JP4887520B2 - Object detection apparatus, object detection method, and object detection program - Google Patents
Object detection apparatus, object detection method, and object detection program Download PDFInfo
- Publication number
- JP4887520B2 JP4887520B2 JP2008043340A JP2008043340A JP4887520B2 JP 4887520 B2 JP4887520 B2 JP 4887520B2 JP 2008043340 A JP2008043340 A JP 2008043340A JP 2008043340 A JP2008043340 A JP 2008043340A JP 4887520 B2 JP4887520 B2 JP 4887520B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- feature
- feature point
- correspondence
- feature points
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20112—Image segmentation details
- G06T2207/20164—Salient point detection; Corner detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
- G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
- G06T2207/30261—Obstacle
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Description
本発明は、車両に搭載されたカメラを介して取得した画像から、車両の周辺に存在する移動物体を検出する物体検出装置、物体検出方法及び当該装置の処理をコンピュータに実行させるための物体検出プログラムに関する。 The present invention relates to an object detection device, an object detection method, and an object detection for causing a computer to execute processing of the device from an image acquired via a camera mounted on the vehicle. Regarding the program.
近年、車両の周辺の状況を監視して接近する物体を検出し、検出した結果に基づいて運転者への情報提示や車両の走行制御等を行う技術が提案されている。このとき、物体を検出する手法として、車両にカメラを搭載して周辺を撮像し、撮像された画像を処理して移動物体を検出する技術が知られている。この手法の一つとして、単一のカメラを介して取得された画像の時系列から算出されるオプティカルフローを用いる手法が挙げられる。なお、オプティカルフローは、異なる時刻に取得された複数の画像から検出される、画像上における見かけの動きを示すベクトルである。このとき、車両に搭載されているカメラの場合、カメラ自体が移動するため、この移動により画像上における見かけの動きが生じる。このため、オプティカルフローを用いて移動物体を検出する際に、カメラ自体の移動量を推定してその影響を除去することにより、移動物体を適切に検出する技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。 2. Description of the Related Art In recent years, there has been proposed a technique for detecting an approaching object by monitoring a situation around a vehicle and performing information presentation to a driver, vehicle driving control, and the like based on the detected result. At this time, as a method for detecting an object, a technique is known in which a camera is mounted on a vehicle to pick up an image of the periphery, and a captured object is processed to detect a moving object. As one of these methods, there is a method using an optical flow calculated from a time series of images acquired through a single camera. The optical flow is a vector indicating an apparent motion on an image detected from a plurality of images acquired at different times. At this time, in the case of a camera mounted on a vehicle, the camera itself moves, and this movement causes an apparent movement on the image. For this reason, when detecting a moving object using an optical flow, a technique for appropriately detecting a moving object by estimating the amount of movement of the camera itself and removing the influence thereof has been proposed (for example, patents). Reference 1).
特許文献１の車両用監視装置は、カメラによって撮影された画像からオプティカルフローを求めるオプティカルフロー検出部と、カメラ画像のフロー（カメラ自体の移動により生じるフロー）である背景フローを求める背景フロー推定部と、オプティカルフローと背景フローとを比較して、車両の周囲にある物体の動きを検出する接近物検出部とを備えている。背景フロー推定部は、自車動き推定部によって推定された車両の動きと、空間モデル推定部によって推定された空間モデル（カメラが撮影している空間のモデル）とを基にして背景フローを求める。
しかしながら、特許文献１の装置では、自車動き推定部は、車輪速と舵角等に基づいて自車の動きを推定し、この自車の動きから背景フローを求める。この場合、車輪速と舵角等を検出するセンサの精度や、カメラの回転中心と車両の回転中心との相違の影響により、高速走行時やカーブ走行時には背景フローの推定精度が低下してしまう。また、特許文献１の装置では、背景フローを求めるために、前方道路に存在する物体の距離を計測したり、ＧＰＳ等から道路情報を取得したり、空間についての予備知識や路面、壁等のモデル等を用いて、空間モデル推定部により空間モデルを推定する必要がある。このため、処理が複雑となると共に、背景フローが精度良く推定されない場合がある。そして、特許文献１の装置では、オプティカルフローと背景フローとを比較することにより物体の動きを検出するため、背景フローが誤推定されると大きな誤差が生じて移動物体が適切に検出できない恐れがある。 However, in the apparatus of Patent Document 1, the own vehicle motion estimation unit estimates the motion of the own vehicle based on the wheel speed, the steering angle, and the like, and obtains the background flow from the own vehicle motion. In this case, the accuracy of the background flow is reduced during high-speed driving or curve driving due to the accuracy of sensors that detect wheel speed, steering angle, etc., and the difference between the rotation center of the camera and the rotation center of the vehicle. . Moreover, in the apparatus of Patent Document 1, in order to obtain the background flow, the distance of an object existing on the road ahead is measured, road information is acquired from GPS, etc., background knowledge, road surface, wall, etc. It is necessary to estimate a spatial model by a spatial model estimation unit using a model or the like. For this reason, the processing becomes complicated and the background flow may not be estimated with high accuracy. Since the apparatus of Patent Document 1 detects the movement of the object by comparing the optical flow and the background flow, if the background flow is erroneously estimated, a large error may occur and the moving object may not be detected properly. is there.
本発明は、上記事情に鑑み、車両に搭載されたカメラを介して取得される画像から、カメラの運動の影響を簡易な処理で適切に除去して、車両周辺の移動体を精度良く検出することができる物体検出装置、方法及び当該装置の処理をコンピュータに実行させる物体検出プログラムを提供することを目的とする。 In view of the above circumstances, the present invention appropriately removes the influence of camera motion from an image acquired via a camera mounted on a vehicle by simple processing, and accurately detects a moving body around the vehicle. It is an object of the present invention to provide an object detection apparatus, method, and object detection program for causing a computer to execute processing of the apparatus.
かかる目的を達成するために、本発明の物体検出装置は、車両に搭載されたカメラを介して取得した画像の時系列から、該車両周辺の移動物体を検出する物体検出装置において、前記画像の時系列の各画像の特徴領域に含まれる特徴点を抽出する特徴点抽出部と、互いに異なる時刻に撮像された２つの画像のうちの一方の画像から前記特徴点抽出部により抽出された特徴点のうちの１つ以上の特徴点のそれぞれと、他方の画像から該特徴点抽出部により抽出された特徴点のうちの複数の特徴点のそれぞれとの組である複数の画像間特徴点組を求めるにあたって、一方の画像の１つの特徴点に対して他方の画像の複数の特徴点のそれぞれを組み合わせて画像間特徴点組を求め、その各画像間特徴点組を構成する特徴点同士の対応度を算出する対応度算出部と、前記対応度算出部により前記一方の画像の特徴点のそれぞれに応じて算出された対応度が最大となる画像間特徴点組のそれぞれを構成する特徴点同士の対応度を加算し、この加算値が最大となる前記カメラの運動状態を表わすパラメータを推定する運動推定部と、
前記運動推定部により推定された運動状態を示すパラメータと、前記対応度が最大となる画像間特徴点組のそれぞれが有する特徴量とに基づいて、前記移動物体を検出する検出部とを備えることを特徴とする（第１発明）。
In order to achieve such an object, an object detection device of the present invention is an object detection device that detects a moving object around a vehicle from a time series of images acquired via a camera mounted on the vehicle. A feature point extraction unit that extracts feature points included in a feature region of each time-series image, and a feature point extracted by the feature point extraction unit from one of two images captured at different times A plurality of inter-image feature point sets , each of which is a set of one or more feature points of the image and a plurality of feature points of the feature points extracted from the other image by the feature point extraction unit. When obtaining, a feature point set of one image is combined with each of a plurality of feature points of the other image to obtain a feature point set between images, and correspondence between the feature points constituting each feature point set between the images is obtained. Vs. calculating degree A degree calculating unit, a corresponding degree between the feature point corresponding degree calculated according to the respective feature points of the corresponding calculation of the one by the unit image constituting each image between the feature point set having the maximum sum A motion estimator for estimating a parameter representing the motion state of the camera in which the added value is maximum;
A detection unit configured to detect the moving object based on a parameter indicating the motion state estimated by the motion estimation unit and a feature amount of each inter-image feature point set having the maximum correspondence. (First invention).
第１発明の物体検出装置において、特徴点抽出部により、画像上で例えば形状や色等が特徴的な領域である特徴領域に含まれる特徴点が抽出され、対応度算出部により、特徴点の１対多数の対応関係が対応度として算出される。そして、この対応度に基づいて移動物体が検出されるので、画像間の１対１の対応関係や空間モデルからカメラの運動を明示的に求めて移動物体を検出する場合に比べて、画像のみから移動物体が検出でき処理が簡易であり、また、カメラの運動を算出する際に生じる誤差が検出結果に与える影響が排除される。なお、移動物体は、移動中の歩行者や他車両等の、対地速度を有する物体である。よって、第１発明によれば、車両に搭載されたカメラを介して取得される画像の時系列から、カメラの運動の影響を簡易な処理で適切に除去して、車両周辺の移動物体を精度良く検出することができる。 In the object detection device according to the first aspect of the invention, the feature point extraction unit extracts feature points included in a feature region having a characteristic shape, color, or the like on the image, and the correspondence degree calculation unit extracts feature points. A one-to-many correspondence is calculated as the degree of correspondence. Since the moving object is detected based on this correspondence, only the image is compared with the case where the moving object is detected by explicitly obtaining the camera motion from the one-to-one correspondence between the images or the space model. Therefore, it is possible to detect a moving object, and the processing is simple, and the influence of errors generated when calculating the motion of the camera on the detection result is eliminated. The moving object is an object having a ground speed, such as a pedestrian or another vehicle that is moving. Therefore, according to the first aspect of the present invention, the effects of camera motion are appropriately removed from the time series of images acquired via the camera mounted on the vehicle by simple processing, and moving objects around the vehicle are accurately detected. It can be detected well.
さらに、車両の運動等に起因するカメラの運動は、取得される画像の時系列において、画像上の見かけの動きとして現れる。よって、異なる時刻に撮像された画像間の対応関係に基づいて、カメラの運動を推定することが可能である。このとき、本発明によれば、互いに異なる時刻に撮像された２つの画像における各特徴点の１対多数の対応度に基づいて、カメラの運動状態を示すパラメータが推定される。ここで、運動状態を示すパラメータは、カメラの運動を明示的に求めた値ではなく、カメラの並進運動や回転運動が混合された状態で含まれている値である。 Furthermore, camera motion due to vehicle motion or the like appears as apparent motion on the image in the time series of the acquired images. Therefore, it is possible to estimate the motion of the camera based on the correspondence between images taken at different times. At this time, according to the present invention, the parameter indicating the motion state of the camera is estimated based on the one-to-many correspondence degree of each feature point in two images taken at different times. Here, the parameter indicating the motion state is not a value obtained by explicitly obtaining the motion of the camera, but a value included in a state where the translational motion and the rotational motion of the camera are mixed.
これにより、１対１の対応関係に基づいて車両の運動を推定する場合や、カメラの運動を明示的に求める場合よりも、カメラの運動の推定結果の誤差が低減され、カメラの運動の推定や移動物体の検出が安定に行われる。また、車両の運動を検出するセンサや空間モデルを用いることなく、画像のみからカメラの運動を推定することができる。よって、第２発明によれば、カメラの運動の影響を簡易な処理で適切に除去して、車両周辺の移動物体を精度良く検出することができる。 Thereby, the error of the estimation result of the camera motion is reduced compared to the case of estimating the motion of the vehicle based on the one-to-one correspondence or the case of explicitly obtaining the motion of the camera. And detection of moving objects is performed stably. Further, the camera motion can be estimated from only the image without using a sensor or a space model for detecting the motion of the vehicle. Therefore, according to the second aspect of the present invention, it is possible to appropriately remove the influence of the camera motion by a simple process and accurately detect a moving object around the vehicle.
また、第１発明の物体検出装置において、前記運動推定部は、前記複数の画像間特徴点組のうち、エピポーラ拘束条件を満たす画像間特徴点組を構成する特徴点同士の対応度に基づいて、前記カメラの運動状態を示すパラメータを推定することが好ましい（第２発明）。このエピポーラ拘束条件は、画像間特徴点組を構成する特徴点が背景（移動物体以外の領域）である場合に満たすべき条件である。よって、このエピポーラ拘束条件を満たす画像間特徴点組を構成する特徴点同士の対応度を用いることで、背景に含まれる特徴点であることを仮定してカメラの運動により生じる画像の変化を評価し、カメラの運動状態を示すパラメータを適切に推定することができる。 In the object detection device according to the first aspect of the present invention, the motion estimation unit is based on the degree of correspondence between feature points constituting an inter-image feature point set that satisfies an epipolar constraint condition among the plurality of inter-image feature point sets. It is preferable to estimate a parameter indicating the motion state of the camera ( second invention). This epipolar constraint condition is a condition that must be satisfied when the feature points constituting the inter-image feature point set are the background (region other than the moving object). Therefore, by using the degree of correspondence between the feature points that make up the inter-image feature point set that satisfies this epipolar constraint condition, it is assumed that the feature points are included in the background, and image changes caused by camera motion are evaluated. Thus, it is possible to appropriately estimate the parameter indicating the motion state of the camera.
また、第１又は第２発明の物体検出装置において、前記特徴点抽出部は、方位及びスケールの異なる複数のガボールフィルタを用いて前記特徴点を抽出し、前記対応度算出部は、前記特徴点抽出部により抽出された特徴点に、前記複数のガボールフィルタを用いてフィルタ処理を施して得られた特徴量を用いて前記対応度を算出することが好ましい（第３発明）。この場合、方位及びスケールの異なる複数のガボールフィルタにより、画像上における物体の回転や大きさ等の影響を低減して、特徴点が適切に抽出される。そして、各画像の特徴点に各ガボールフィルタを用いてフィルタ処理を施して得られた特徴量（例えば、出力の位相成分等）を用いて対応度を算出するものであるから、特徴点間の対応関係が適切に算出される。 In the object detection device according to the first or second invention, the feature point extraction unit extracts the feature points using a plurality of Gabor filters having different azimuths and scales, and the correspondence degree calculation unit includes the feature points. It is preferable to calculate the degree of correspondence using a feature amount obtained by performing filter processing on the feature points extracted by the extraction unit using the plurality of Gabor filters ( third invention). In this case, by using a plurality of Gabor filters having different azimuths and scales, the influence of the rotation and size of the object on the image is reduced, and feature points are appropriately extracted. Then, the degree of correspondence is calculated using the feature amount (for example, the phase component of the output) obtained by applying the filtering process to each feature point of each image using each Gabor filter. Correspondence is calculated appropriately.
または、第１又は第２発明の物体検出装置において、カメラを介して取得される画像がカラー画像の場合に、本発明の物体検出装置において、前記特徴点抽出部は、画像上の色の変化を用いて前記特徴点を抽出し、前記対応度算出部は、前記特徴点抽出部により抽出された特徴点の色に関する特徴量を用いて前記対応度を算出することが好ましい（第４発明）。この場合、画像上で、一般に、歩行者等に相当する特徴点は路面等の背景に対比して色が相違するので、色の変化を用いることにより特徴点を適切に抽出することができる。そして、各画像の特徴点の色に関する特徴量を用いて対応度を算出するものであるから、特徴点間の対応関係が適切に算出される。 Alternatively , in the object detection device of the first or second invention, when the image acquired via the camera is a color image, the feature point extraction unit in the object detection device of the present invention may change the color on the image. It is preferable that the feature point is extracted using the feature point, and the correspondence degree calculation unit calculates the correspondence degree using the feature amount relating to the color of the feature point extracted by the feature point extraction unit ( fourth invention). . In this case, in general, the feature points corresponding to pedestrians and the like on the image have different colors as compared to the background such as the road surface. Therefore, the feature points can be appropriately extracted by using the color change. Since the degree of correspondence is calculated using the feature amount related to the color of the feature point of each image, the correspondence between the feature points is appropriately calculated.
次に、本発明の物体検出方法は、車両に搭載されたカメラを介して取得した画像の時系列から、該車両周辺の移動物体を検出する物体検出方法であって、前記画像の時系列の各画像の特徴領域に含まれる特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、互いに異なる時刻に撮像された２つの画像のうちの一方の画像から前記特徴点抽出ステップにより抽出された特徴点のうちの１つ以上の特徴点のそれぞれと、他方の画像から該特徴点抽出ステップにより抽出された特徴点のうちの複数の特徴点のそれぞれとの組である複数の画像間特徴点組を求めるにあたって、一方の画像の１つの特徴点に対して他方の画像の複数の特徴点のそれぞれを組み合わせて画像間特徴点組を求め、その各画像間特徴点組を構成する特徴点同士の対応度を算出する対応度算出ステップと、前記対応度算出ステップで前記一方の画像の特徴点のそれぞれに応じて算出された対応度が最大となる画像間特徴点組のそれぞれを構成する特徴点同士の対応度を加算し、この加算値が最大となる前記カメラの運動状態を表わすパラメータを推定する運動推定ステップと、前記運動推定ステップで推定された運動状態を示すパラメータと、前記対応度が最大となる画像間特徴点組のそれぞれが有する特徴量とに基づいて、前記移動物体を検出する検出ステップとを備えたことを特徴とする。 Next, an object detection method of the present invention is an object detection method for detecting a moving object around a vehicle from a time series of images acquired via a camera mounted on the vehicle, the time series of the images being A feature point extracting step for extracting a feature point included in a feature region of each image, and a feature point extracted by the feature point extracting step from one of two images taken at different times. In obtaining a plurality of inter-image feature point sets , each of which is a set of one or more feature points and each of a plurality of feature points of the feature points extracted from the other image by the feature point extraction step . One feature point of one image is combined with each of a plurality of feature points of the other image to obtain an inter-image feature point set, and a degree of correspondence between the feature points constituting each inter-image feature point set is calculated. Degree of correspondence A step out, the corresponding index, which is calculated by adding the corresponding degree between the feature points constituting each image between the feature point set having the maximum in accordance with the respective feature points of the corresponding calculation steps of the one image A motion estimation step for estimating a parameter representing the motion state of the camera having the maximum added value, a parameter indicating the motion state estimated in the motion estimation step, and an inter-image feature point having the maximum correspondence. And a detection step of detecting the moving object based on a feature amount of each of the sets .
この物体検出方法によれば、第１発明の前記物体検出装置に関して説明したように、対応度に基づいて移動物体が検出されるので、画像間の１対１の対応関係や空間モデルからカメラの運動を明示的に求めて移動物体を検出する場合に比べて、画像のみから移動物体が検出でき処理が簡易であり、また、カメラの運動を求める際の誤差が検出結果に与える影響が排除される。よって、本発明によれば、車両に搭載されたカメラを介して取得される画像の時系列から、カメラの運動の影響を簡易な処理で適切に除去して、車両周辺の移動物体を精度良く検出することができる。 According to this object detection method, as described with respect to the object detection device of the first invention, since a moving object is detected based on the degree of correspondence, a one-to-one correspondence between images and a spatial model are used to determine whether the camera is Compared with the case where a moving object is detected by explicitly finding the movement, the moving object can be detected from the image alone, and the processing is simple.In addition, the influence of the error in obtaining the movement of the camera on the detection result is eliminated. The Therefore, according to the present invention, from the time series of images acquired via the camera mounted on the vehicle, the influence of the camera motion is appropriately removed by a simple process, and moving objects around the vehicle are accurately detected. Can be detected.
次に、本発明の物体検出プログラムは、車両に搭載されたカメラを介して取得した画像の時系列から、該車両周辺の移動物体を検出する処理を、コンピュータに実行させる物体検出プログラムであって、前記画像の時系列の各画像の特徴領域に含まれる特徴点を抽出する特徴点抽出処理と、互いに異なる時刻に撮像された２つの画像のうちの一方の画像から前記特徴点抽出処理により抽出された特徴点のうちの１つ以上の特徴点のそれぞれと、他方の画像から該特徴点抽出処理により抽出された特徴点のうちの複数の特徴点のそれぞれとの組である複数の画像間特徴点組を求めるにあたって、一方の画像の１つの特徴点に対して他方の画像の複数の特徴点のそれぞれを組み合わせて画像間特徴点組を求め、その各画像間特徴点組を構成する特徴点同士の対応度を算出する対応度算出処理と、前記対応度算出処理により前記一方の画像の特徴点のそれぞれに応じて算出された対応度が最大となる画像間特徴点組のそれぞれを構成する特徴点同士の対応度を加算し、この加算値が最大となる前記カメラの運動状態を表わすパラメータを推定する運動推定処理と、前記運動推定処理により推定された運動状態を示すパラメータと、前記対応度が最大となる画像間特徴点組のそれぞれが有する特徴量とに基づいて、前記移動物体を検出する検出処理とを前記コンピュータに実行させる機能を有することを特徴とする。 Next, the object detection program of the present invention is an object detection program for causing a computer to execute a process of detecting a moving object around the vehicle from a time series of images acquired via a camera mounted on the vehicle. The feature point extraction process for extracting the feature points included in the feature region of each time-series image of the image, and the feature point extraction process from one of the two images taken at different times Between a plurality of images, each of which is a set of one or more feature points of the feature points obtained and each of a plurality of feature points of the feature points extracted from the other image by the feature point extraction process in obtaining the feature point set, by combining each of the plurality of feature points of the other image search of the image between the feature point set with respect to one feature point in one image, constituting the respective image between feature point set Patent Configuration and corresponding calculation process for calculating the degree of correspondence of points between, the corresponding calculation process corresponding degree calculated according to the respective characteristic points of the one image of the image between the feature point set having the maximum by Adding a degree of correspondence between the feature points, estimating a parameter representing the motion state of the camera that maximizes the sum, a parameter indicating the motion state estimated by the motion estimation processing, The computer has a function of causing the computer to execute a detection process for detecting the moving object based on a feature amount of each inter-image feature point set having the maximum degree of correspondence .
この物体検出プログラムによれば、第１発明の物体検出装置に関して説明した効果を奏し得る処理をコンピュータに実行させることができる。 According to this object detection program, it is possible to cause a computer to execute processing that can achieve the effects described in regard to the object detection device of the first invention.
本発明の一実施形態を、図１〜図４を参照して説明する。図１は、本発明の第１実施形態による物体検出装置の機能ブロック図、図２は、図１の物体検出装置の画像処理ユニットにおける物体検出処理を示すフローチャート、図３は、図２の物体検出処理における取得画像例及びカメラの運動状態を示すパラメータを推定する処理の説明図、図４は、図２の物体検出処理における移動物体の検出結果を示す画像例である。 An embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 is a functional block diagram of an object detection device according to a first embodiment of the present invention, FIG. 2 is a flowchart showing object detection processing in an image processing unit of the object detection device of FIG. 1, and FIG. 3 is an object of FIG. FIG. 4 is an explanatory view of an acquired image example in the detection process and a process for estimating a parameter indicating the motion state of the camera. FIG. 4 is an image example showing a detection result of the moving object in the object detection process of FIG.
図１に示すように、本発明の実施形態である物体検出装置１は車両２に搭載され、物体検出装置１は、車両２のフロント部分に取り付けられて車両２の前方の画像を撮像するカメラ３（ＣＣＤカメラ等）に接続されている。そして、物体検出装置１は、カメラ３を介して取得された画像から、車両２の前方に存在する歩行者等の移動物体を検出する処理を実行する。 As shown in FIG. 1, an object detection device 1 according to an embodiment of the present invention is mounted on a vehicle 2, and the object detection device 1 is attached to a front portion of the vehicle 2 and captures an image in front of the vehicle 2. 3 (CCD camera or the like). Then, the object detection device 1 executes processing for detecting a moving object such as a pedestrian existing in front of the vehicle 2 from an image acquired via the camera 3.
物体検出装置１は、詳細の図示は省略するが、入力アナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換回路と、デジタル化した画像信号を記憶する画像メモリと、画像メモリに記憶されたデータにアクセス（読み出し及び書き込み）するためのインタフェース回路を有して、該画像メモリに記憶された画像に対して各種の演算処理を行うコンピュータ（ＣＰＵ，メモリ，入出力回路等からなる演算処理回路、或いはこれらの機能を集約したマイクロコンピュータ）等で構成される電子ユニットからなる。カメラ３の出力信号は、デジタル信号に変換されて当該コンピュータに入力されるように構成されている。 Although not shown in detail, the object detection device 1 includes an A / D conversion circuit that converts an input analog signal into a digital signal, an image memory that stores a digitized image signal, and data stored in the image memory. A computer (an arithmetic processing circuit comprising a CPU, a memory, an input / output circuit, etc.) having an interface circuit for accessing (reading and writing) and performing various kinds of arithmetic processing on the image stored in the image memory, or It consists of an electronic unit composed of a microcomputer that integrates these functions. The output signal of the camera 3 is configured to be converted into a digital signal and input to the computer.
また、物体検出装置１は、その機能として、カメラ３を介して画像を取得する画像取得部４と、画像の時系列の各画像の特徴領域に含まれる特徴点を抽出する特徴点抽出部５と、互いに異なる時刻に撮像された２つの画像間の対応度を算出する対応度算出部６と、対応度に基づいてカメラ３の運動状態を示すパラメータを推定する運動推定部７と、対応度に基づいて移動物体を検出する検出部８とを備えている。 In addition, the object detection device 1 has, as its function, an image acquisition unit 4 that acquires an image via the camera 3 and a feature point extraction unit 5 that extracts a feature point included in a feature region of each time-series image. A degree-of-correspondence calculation unit 6 that calculates the degree of correspondence between two images captured at different times, a motion estimation unit 7 that estimates a parameter indicating the motion state of the camera 3 based on the degree of correspondence, and a degree of correspondence And a detecting unit 8 for detecting a moving object based on the above.
物体検出装置１の機能は、物体検出装置１のメモリに予め実装されたプログラムを物体検出装置１により実行することにより実現される。このプログラムは、本発明の物体検出プログラムを含んでいる。なお、当該プログラムはＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体を介してメモリに格納されてもよい。また、当該プログラムは外部のサーバからネットワークや人工衛星を介して配信または放送され、車両２に搭載された通信機器により受信された上でメモリに格納されてもよい。 The function of the object detection device 1 is realized by the object detection device 1 executing a program previously installed in the memory of the object detection device 1. This program includes the object detection program of the present invention. The program may be stored in the memory via a recording medium such as a CD-ROM. The program may be distributed or broadcast from an external server via a network or an artificial satellite, and may be received by a communication device mounted on the vehicle 2 and stored in a memory.
画像取得部４は、カメラ３を介して、画素データにより構成される画像（車両２の前方の画像）を取得する。カメラ３の出力（本実施形態では、カラー画像の映像信号）は、所定の処理周期で画像取得部４に取り込まれる。画像取得部４は、入力されたカメラ３の撮像画像の各画素の映像信号（アナログ信号）をＡ／Ｄ変換し、該Ａ／Ｄ変換により得られたデジタルデータを図示しない画像メモリに記憶する。 The image acquisition unit 4 acquires an image composed of pixel data (an image ahead of the vehicle 2) via the camera 3. The output of the camera 3 (in this embodiment, a color image video signal) is taken into the image acquisition unit 4 at a predetermined processing cycle. The image acquisition unit 4 performs A / D conversion on the video signal (analog signal) of each pixel of the input captured image of the camera 3 and stores the digital data obtained by the A / D conversion in an image memory (not shown). .
特徴点抽出部５は、画像取得部４により取得された画像に、所定の向きとスケールとを有する複数のガボールフィルタを用いてフィルタ処理を施して特徴領域に含まれる特徴点を抽出する。ここで、特徴領域は、画像上で形状や色等が特徴的な領域である。例えば、路面や空のような比較的一様な領域に対比して形状や色等が特徴的な、歩行者や他車両等の移動物体や、道路周辺の樹木や塀や建物等の静止物体等の物体に対応する画像上の領域が特徴領域に該当する。また、ガボールフィルタは、出力が複素数となるバンドパスフィルタである。 The feature point extraction unit 5 extracts a feature point included in the feature region by performing filter processing on the image acquired by the image acquisition unit 4 using a plurality of Gabor filters having a predetermined orientation and scale. Here, the characteristic region is a region having a characteristic shape, color, or the like on the image. For example, moving objects such as pedestrians and other vehicles, and stationary objects such as trees, fences, and buildings around roads, which are characterized by shapes and colors compared to relatively uniform areas such as road surfaces and sky A region on the image corresponding to an object such as the above corresponds to a feature region. The Gabor filter is a bandpass filter whose output is a complex number.
対応度算出部６は、互いに異なる時刻に取得された２つの画像のうちの一方の画像から特徴点抽出部５により抽出された特徴点のうちの１つ以上の特徴点のそれぞれと、他方の画像から特徴点抽出部５により抽出された特徴点のうちの複数の特徴点のそれぞれとの組である複数の画像間特徴量組に対し、その各画像間特徴点組を構成する特徴点同士の対応度を算出する。このとき、対応度算出部６は、所定の向きとスケールとを有する複数のガボールフィルタを用いてフィルタ処理を施して得られた出力を特徴量として対応度を算出する。 The correspondence degree calculation unit 6 includes one or more feature points of the feature points extracted by the feature point extraction unit 5 from one of the two images acquired at different times, and the other For a plurality of inter-image feature quantity sets that are a set of a plurality of feature points among the feature points extracted from the image by the feature point extraction unit 5, the feature points constituting each inter-image feature point set The degree of correspondence is calculated. At this time, the correspondence level calculation unit 6 calculates the correspondence level by using the output obtained by performing the filtering process using a plurality of Gabor filters having a predetermined direction and scale as the feature amount.
運動推定部７は、対応度算出部６により算出された対応度に基づいて、車両２の運動等に起因するカメラ３の運動状態を示すパラメータを推定する。本実施形態では、運動状態を示すパラメータは、カメラの並進運動と回転運動とが混合されて含まれている３×３行列である。 The motion estimation unit 7 estimates a parameter indicating the motion state of the camera 3 due to the motion of the vehicle 2 based on the correspondence calculated by the correspondence calculation unit 6. In the present embodiment, the parameter indicating the motion state is a 3 × 3 matrix including a mixture of the translational motion and the rotational motion of the camera.
検出部８は、対応度算出部６により算出された対応度に基づいて移動物体を検出する。具体的には、検出部８は、運動推定部７により推定された運動状態を示すパラメータと、複数の画像間特徴点組に含まれる一方の画像の各特徴点に対して対応度が最も高い画像間特徴点組の有する特徴量とに基づいて、移動物体を検出する。 The detection unit 8 detects a moving object based on the correspondence degree calculated by the correspondence degree calculation unit 6. Specifically, the detection unit 8 has the highest degree of correspondence with the parameter indicating the motion state estimated by the motion estimation unit 7 and each feature point of one image included in the plurality of inter-image feature point sets. A moving object is detected based on the feature amount of the feature point set between images.
次に、本実施形態の物体検出装置の作動（物体検出処理）を、図２に示したフローチャートに従って説明する。まず、ＳＴＥＰ１で、物体検出装置１は、カメラ３の出力信号であるカラー画像を取得して、Ａ／Ｄ変換し、画像メモリに格納する。 Next, the operation (object detection processing) of the object detection apparatus of the present embodiment will be described with reference to the flowchart shown in FIG. First, in STEP 1, the object detection apparatus 1 acquires a color image that is an output signal of the camera 3, performs A / D conversion, and stores it in an image memory.
ここで、図３に、カメラ３を介して取得される画像の時系列Ｉｔ，Ｉｔ＋Δｔを例示する。画像Ｉｔは時刻ｔに撮像された画像であり、画像Ｉｔ＋Δｔは時刻ｔ＋Δｔに撮像された画像である。画像Ｉｔ，Ｉｔ＋Δｔにおいて、車両２の前方には、移動物体である歩行者Ｔ１〜Ｔ３と、静止物体である樹木、建物、停止車両が存在する。なお、歩行者Ｔ１〜Ｔ３が物体検出装置２の検出対象である。以下では、図３に示す場合を例にして説明する。 Here, FIG. 3 exemplifies time series I t and It + Δt of images acquired via the camera 3. Image I t is an image captured at time t, the image I t + Delta] t is the image captured at time t + Delta] t. In the images I t and It + Δt , in front of the vehicle 2 are pedestrians T1 to T3 that are moving objects and trees, buildings, and stopped vehicles that are stationary objects. Note that pedestrians T1 to T3 are detection targets of the object detection device 2. Hereinafter, the case shown in FIG. 3 will be described as an example.
次に、ＳＴＥＰ２で、特徴点抽出部５は、方位及びスケールの異なる複数のガボールフィルタを用いて、それぞれのガボールフィルタ毎に、画像Ｉｔ，Ｉｔ＋Δｔにそれぞれフィルタ処理を施す。 Next, in STEP 2, the feature point extraction unit 5 performs filter processing on the images I t and It + Δt for each Gabor filter using a plurality of Gabor filters having different orientations and scales.
次に、ＳＴＥＰ３で、特徴点抽出部５は、フィルタ処理後のデータが所定の条件を満たす画素を特徴点として抽出する。具体的には、特徴点抽出部５は、例えば、各ガボールフィルタを用いてフィルタ処理を施して得られた出力を要素とするベクトル（ガボールフィルタの個数分の要素を持つベクトル）を求める。そして、特徴点抽出部５は、求められたベクトルの絶対値が所定値以上となるような画素を特徴点とする。 Next, in STEP 3, the feature point extraction unit 5 extracts, as feature points, pixels in which the filtered data satisfies a predetermined condition. Specifically, the feature point extraction unit 5 obtains, for example, a vector (a vector having elements as many as the number of Gabor filters) whose output is an element obtained by performing filter processing using each Gabor filter. Then, the feature point extraction unit 5 sets a pixel whose absolute value of the obtained vector is equal to or greater than a predetermined value as a feature point.
次に、ＳＴＥＰ４で、対応度算出部６は、互いに異なる時刻に撮像された２つの画像Ｉｔ，Ｉｔ＋Δｔ間の対応度を算出する。具体的には、対応度算出部６は、２つの画像の特徴領域に含まれる各特徴点について、各ガボールフィルタを用いてフィルタ処理を施して得られた出力の位相成分を要素とするベクトルを求める。そして、求められた２つのベクトルの相関値を当該特徴点の対応度Ｐとして算出する。 Next, in STEP 4, the correspondence calculation unit 6 calculates the correspondence between the two images I t and It + Δt captured at different times. Specifically, the correspondence calculation unit 6 calculates a vector whose elements are the phase components of the output obtained by performing filtering using each Gabor filter for each feature point included in the feature region of the two images. Ask. Then, the calculated correlation value between the two vectors is calculated as the correspondence P between the feature points.
例えば、図３に、画像Ｉｔ上の特徴点Ｒと、画像Ｉｔ＋Δｔ上の特徴点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄとを代表的に示す。この場合、対応度算出部６は、対応度Ｐを算出する処理において、画像Ｉｔ上の特徴点Ｒと、画像Ｉｔ＋Δｔ上の特徴点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄとの画像間特徴点組に対し、この各画像間特徴点組を構成する特徴点同士の対応度Ｐを算出する。例えば、点Ｒと点Ａとの対応度Ｐ（Ｒ，Ａ）＝１、点Ｒと点Ｂとの対応度Ｐ（Ｒ，Ｂ）＝０．５、点Ｒと点Ｃとの対応度Ｐ（Ｒ，Ｃ）＝０と算出される。対応度算出部６は、この処理を画像Ｉｔ上の全ての特徴点について行う。なお、対応度算出部６は、例えば計算量等を考慮して、特徴点抽出部５により抽出された特徴点のうちの所定数の特徴点を選択し、この選択された特徴点のみを用いて対応度を算出するようにしてもよい。 For example, in FIG. 3, showing the feature point R on the image I t, the feature point A on the image I t + Δt, B, C , and D typically. In this case, correspondence calculation section 6, the process of calculating the degree of correspondence P, a feature point R on the image I t, feature points on the image I t + Δt A, B, C, inter-image feature point set of the D On the other hand, the degree of correspondence P between the feature points constituting each inter-image feature point set is calculated. For example, the degree of correspondence P (R, A) = 1 between point R and point A, the degree of correspondence P (R, B) between point R and point B = 0.5, and the degree of correspondence P between point R and point C (R, C) = 0 is calculated. Corresponding calculation unit 6 performs the entire feature points on the processed image I t. The correspondence calculation unit 6 selects a predetermined number of feature points from the feature points extracted by the feature point extraction unit 5 in consideration of, for example, a calculation amount, and uses only the selected feature points. The degree of correspondence may be calculated.
次に、ＳＴＥＰ５で、運動推定部７は、ＳＴＥＰ４で算出された対応度を用いて、カメラ３の運動状態を示すパラメータを算出する。具体的には、運動推定部７は、次式（１）の値を最大にする３×３行列Ｅを算出する。なお、Ｅはカメラの並進運動と回転運動とが混合された形で含まれる行列である。 Next, in STEP 5, the motion estimation unit 7 calculates a parameter indicating the motion state of the camera 3 using the correspondence degree calculated in STEP 4. Specifically, the motion estimation unit 7 calculates a 3 × 3 matrix E that maximizes the value of the following equation (1). Note that E is a matrix including a mixture of translational motion and rotational motion of the camera.
上式（１）で、ｐｉは時刻ｔにおける画像Ｉｔ上の第ｉ番の特徴点、ｑｊは時刻ｔ＋Δｔにおける画像Ｉｔ＋Δｔ上の第ｊ番の特徴点、Ａはカメラの焦点距離や画素ピッチや主点が混合された形で含まれる３×３行列、ｋは０以上の所定の閾値、Ｐ（ｐｉ，ｑｊ）はｐｉとｑｊの対応度を表す。式（１）は、画像Ｉｔ上の各特徴点ｐｉに対して、次式（２）の条件を満たす最大のＰ（ｐｉ，ｑｊ）を、全ての特徴点ｐｉに対して加え合わせることを意味する。 In the above equation (1), p i is the i-th feature point on the image I t at time t, q j is the j-th feature point on the image I t + Delta] t at time t + Δt, A is the focal length of the camera Ya A 3 × 3 matrix including a mixture of pixel pitches and principal points, k is a predetermined threshold value of 0 or more, and P (p i , q j ) represents a correspondence degree between p i and q j . Equation (1), for each feature point p i of the image I t, a maximum of P (p i, q j) satisfying the following formula (2), with respect to all the feature points p i It means adding together.
この式（１）を最大にするＥが最も画像の変化と良く適合すると言える。すなわち、まず、所定のＥが与えられていると仮定する。すると、所定のｐｉに対して、ｑｊのうち次式（２） It can be said that E which maximizes the expression (1) is most suitable for image change. That is, first, it is assumed that a predetermined E is given. Then, for a given p i, of the q j following formula (2)
で示される条件を満たすｑｊだけが式（１）でmaxをとる対象（式（１）の演算対象）になる。Ｅが与えられた場合、ｐｉが背景（移動物体以外の領域）に含まれる特徴点と仮定すると、時刻ｔにおける画像のｐｉが時刻ｔ＋Δｔの時に画像上のどの位置に写るかには制限が生じる。式（２）の条件はその制限であるエピポーラ拘束条件を表す。なお、ｋは理想的には０であるが、実際には誤差等の影響があるため、この誤差等を考慮した所定値をとるものとしている。対象となっているｑｊのうちで最大の対応度であるものを選び加え合わせることを全てのｐｉについて行うと、仮定したＥが、実際の画像の変化と適合する程度が数値（適合度）で表される。この適合度を最大にするＥを求めることで、非明示的にカメラの運動が推定される。なお、適合度を最大にするＥは、例えば、一般的な最適化処理により探索的に求めることができる。 Only q j satisfying the condition indicated by (2) is the target for which max is obtained in formula (1) (the calculation target of formula (1)). If E is given, when p i is assumed to feature points included in the background (region other than the moving object), restrictions on whether p i of the image at time t is caught on any position on the image at time t + Delta] t Occurs. The condition of Formula (2) represents the epipolar constraint condition that is the limitation. Note that k is ideally 0, but actually has an influence of an error or the like, and therefore takes a predetermined value in consideration of the error or the like. When the adding together select what is maximum correspondence degree of the q j in question is performed for all p i, assumed E is, the number is approximately compatible with the change in the actual image (goodness of fit ). By obtaining E that maximizes the fitness, the camera motion is estimated implicitly. In addition, E which maximizes the fitness can be obtained in an exploratory manner by a general optimization process, for example.
次に、ＳＴＥＰ６で、検出部８は、画像Ｉｔの全ての特徴点について、対応度算出部６により算出された対応度が最も高い画像間特徴点組を求める。 Then, in STEP6, the detection unit 8, for all feature points of the image I t, obtaining the corresponding calculation unit corresponding highest degree image between feature point set, which is calculated by 6.
次に、ＳＴＥＰ７で、ＳＴＥＰ６で求められた画像間特徴点組の有する特徴量と、ＳＴＥＰ５で推定された運動状態を示すパラメータＥとを用いて、次式（３）に示す値Ｘを算出する。 Next, in STEP 7, the value X shown in the following equation (3) is calculated using the feature amount of the inter-image feature point set obtained in STEP 6 and the parameter E indicating the motion state estimated in STEP 5. .
すなわち、背景については式（２）が成り立つので、成り立たなければ背景でない（移動物体である）となる。よって、検出部８は、値Ｘが所定の閾値ｍ（ｍ＞ｋ）以上の点を移動物体に属すると判定する。これにより、図４に白色領域（点描を付した領域以外の領域）で例示するように、移動物体に属する点が抽出される。 That is, since the formula (2) is satisfied for the background, if it does not hold, it is not the background (is a moving object). Therefore, the detection unit 8 determines that a point whose value X is equal to or greater than a predetermined threshold value m (m> k) belongs to the moving object. As a result, the points belonging to the moving object are extracted, as exemplified by the white region (region other than the region with stippling) in FIG.
次に、ＳＴＥＰ８で、検出部８は、ＳＴＥＰ７で移動物体に属すると判定された点について、クラスタリング等の処理を行ってノイズを除去して、移動物体を検出する。これにより、図４に例示するように、移動物体Ｔ１〜Ｔ３が検出される。 Next, in STEP 8, the detection unit 8 performs processing such as clustering on the points determined to belong to the moving object in STEP 7 to remove noise and detect the moving object. Thereby, as illustrated in FIG. 4, the moving objects T1 to T3 are detected.
以上の処理により、カメラ３を介して取得される画像の時系列Ｉｔ，Ｉｔ＋Δｔから、移動物体Ｔ１〜Ｔ３を精度良く検出することができる。 With the above processing, the moving objects T1 to T3 can be detected with high accuracy from the time series I t and It + Δt of the images acquired via the camera 3.
なお、本実施形態では、特徴点抽出部５は、ガボールフィルタを用いて特徴点を抽出し、対応度算出部６は、抽出された特徴点にガボールフィルタを施して得られた特徴量を用いて対応度を算出したが、他の実施形態として、特徴点抽出部５は、画像上の色の変化を用いて特徴点を抽出し、対応度算出部６は、抽出された特徴点の色に関する特徴量を用いて対応度を算出してもよい。 In the present embodiment, the feature point extraction unit 5 extracts feature points using a Gabor filter, and the correspondence calculation unit 6 uses the feature amount obtained by applying the Gabor filter to the extracted feature points. However, as another embodiment, the feature point extraction unit 5 extracts feature points using the color change on the image, and the correspondence degree calculation unit 6 calculates the color of the extracted feature points. The degree of correspondence may be calculated using the feature amount related to
１…物体検出装置、２…車両、３…カメラ（撮像手段）、４…画像取得部、５…特徴点抽出部、６…対応度算出部、７…運動推定部、８…検出部。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Object detection apparatus, 2 ... Vehicle, 3 ... Camera (imaging means), 4 ... Image acquisition part, 5 ... Feature point extraction part, 6 ... Correspondence degree calculation part, 7 ... Motion estimation part, 8 ... Detection part.
Claims (6)
前記画像の時系列の各画像の特徴領域に含まれる特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
互いに異なる時刻に撮像された２つの画像のうちの一方の画像から前記特徴点抽出部により抽出された特徴点のうちの１つ以上の特徴点のそれぞれと、他方の画像から該特徴点抽出部により抽出された特徴点のうちの複数の特徴点のそれぞれとの組である複数の画像間特徴点組を求めるにあたって、一方の画像の１つの特徴点に対して他方の画像の複数の特徴点のそれぞれを組み合わせて画像間特徴点組を求め、その各画像間特徴点組を構成する特徴点同士の対応度を算出する対応度算出部と、
前記対応度算出部により前記一方の画像の特徴点のそれぞれに応じて算出された対応度が最大となる画像間特徴点組のそれぞれを構成する特徴点同士の対応度を加算し、この加算値が最大となる前記カメラの運動状態を表わすパラメータを推定する運動推定部と、
前記運動推定部により推定された運動状態を示すパラメータと、前記対応度が最大となる画像間特徴点組のそれぞれが有する特徴量とに基づいて、前記移動物体を検出する検出部とを備えることを特徴とする物体検出装置。 In an object detection device for detecting a moving object around a vehicle from a time series of images acquired via a camera mounted on the vehicle,
A feature point extraction unit for extracting feature points included in the feature region of each image in time series of the image;
Each of one or more feature points of the feature points extracted by the feature point extraction unit from one of two images taken at different times, and the feature point extraction unit from the other image When obtaining a plurality of inter-image feature point sets, each of which is a set with a plurality of feature points among the feature points extracted by the above, a plurality of feature points of the other image with respect to one feature point of one image A degree-of-interest feature point set obtained by combining each of the above, and a degree-of-correspondence calculation unit that calculates the degree of correspondence between the feature points that constitute each of the feature points set between the images,
The degree of correspondence calculated by the correspondence degree calculation unit according to each feature point of the one image is added, and the degree of correspondence between the feature points constituting each of the inter-image feature point groups that maximizes the degree of correspondence is obtained. A motion estimator for estimating a parameter representing the motion state of the camera for which
A detection unit configured to detect the moving object based on a parameter indicating the motion state estimated by the motion estimation unit and a feature amount of each inter-image feature point set having the maximum correspondence. An object detection device characterized by.
前記運動推定部は、前記複数の画像間特徴点組のうち、エピポーラ拘束条件を満たす画像間特徴点組を構成する特徴点同士の対応度に基づいて、前記カメラの運動状態を示すパラメータを推定することを特徴とする物体検出装置。 The object detection device according to claim 1 ,
The motion estimation unit estimates a parameter indicating a motion state of the camera based on a correspondence degree between feature points constituting an inter-image feature point set satisfying an epipolar constraint condition among the plurality of inter-image feature point sets. An object detection apparatus characterized by:
前記特徴点抽出部は、方位及びスケールの異なる複数のガボールフィルタを用いて前記特徴点を抽出し、
前記対応度算出部は、前記特徴点抽出部により抽出された特徴点に、前記複数のガボールフィルタを用いてフィルタ処理を施して得られた特徴量を用いて前記対応度を算出することを特徴とする物体検出装置。 The object detection device according to claim 1 or 2 ,
The feature point extraction unit extracts the feature points using a plurality of Gabor filters having different azimuths and scales,
The correspondence degree calculating unit calculates the degree of correspondence using a feature amount obtained by performing filtering processing on the feature points extracted by the feature point extracting unit using the plurality of Gabor filters. An object detection device.
前記特徴点抽出部は、画像上の色の変化を用いて前記特徴点を抽出し、
前記対応度算出部は、前記特徴点抽出部により抽出された特徴点の色に関する特徴量を用いて前記対応度を算出することを特徴とする物体検出装置。 The object detection device according to claim 1 or 2 ,
The feature point extraction unit extracts the feature points using a color change on the image,
The correspondence degree calculating unit calculates the degree of correspondence using a feature amount relating to a color of a feature point extracted by the feature point extracting unit.
前記画像の時系列の各画像の特徴領域に含まれる特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
互いに異なる時刻に撮像された２つの画像のうちの一方の画像から前記特徴点抽出ステップにより抽出された特徴点のうちの１つ以上の特徴点のそれぞれと、他方の画像から該特徴点抽出ステップにより抽出された特徴点のうちの複数の特徴点のそれぞれとの組である複数の画像間特徴点組を求めるにあたって、一方の画像の１つの特徴点に対して他方の画像の複数の特徴点のそれぞれを組み合わせて画像間特徴点組を求め、その各画像間特徴点組を構成する特徴点同士の対応度を算出する対応度算出ステップと、
前記対応度算出ステップで前記一方の画像の特徴点のそれぞれに応じて算出された対応度が最大となる画像間特徴点組のそれぞれを構成する特徴点同士の対応度を加算し、この加算値が最大となる前記カメラの運動状態を表わすパラメータを推定する運動推定ステップと、
前記運動推定ステップで推定された運動状態を示すパラメータと、前記対応度が最大となる画像間特徴点組のそれぞれが有する特徴量とに基づいて、前記移動物体を検出する検出ステップとを備えたことを特徴とする物体検出方法。 An object detection method for detecting a moving object around a vehicle from a time series of images acquired via a camera mounted on the vehicle,
A feature point extracting step of extracting feature points included in a feature region of each image in time series of the image;
Each of one or more feature points of the feature points extracted by the feature point extraction step from one of two images taken at different times, and the feature point extraction step from the other image When obtaining a plurality of inter-image feature point sets, each of which is a set with a plurality of feature points among the feature points extracted by the above, a plurality of feature points of the other image with respect to one feature point of one image A degree-of-correspondence calculation step for obtaining a feature point set between images by combining each of the above, and calculating a degree of correspondence between the feature points constituting each feature point set between the images,
The degree of correspondence between the feature points that constitute each of the feature point sets between the images having the maximum degree of correspondence calculated according to each of the feature points of the one image in the correspondence degree calculating step is added, and this added value A motion estimation step for estimating a parameter representing the motion state of the camera in which is maximized;
A detection step of detecting the moving object based on a parameter indicating the motion state estimated in the motion estimation step and a feature amount of each inter-image feature point set having the maximum correspondence . An object detection method characterized by the above.
前記画像の時系列の各画像の特徴領域に含まれる特徴点を抽出する特徴点抽出処理と、
互いに異なる時刻に撮像された２つの画像のうちの一方の画像から前記特徴点抽出処理により抽出された特徴点のうちの１つ以上の特徴点のそれぞれと、他方の画像から該特徴点抽出処理により抽出された特徴点のうちの複数の特徴点のそれぞれとの組である複数の画像間特徴点組を求めるにあたって、一方の画像の１つの特徴点に対して他方の画像の複数の特徴点のそれぞれを組み合わせて画像間特徴点組を求め、その各画像間特徴点組を構成する特徴点同士の対応度を算出する対応度算出処理と、
前記対応度算出処理により前記一方の画像の特徴点のそれぞれに応じて算出された対応度が最大となる画像間特徴点組のそれぞれを構成する特徴点同士の対応度を加算し、この加算値が最大となる前記カメラの運動状態を表わすパラメータを推定する運動推定処理と、
前記運動推定処理により推定された運動状態を示すパラメータと、前記対応度が最大となる画像間特徴点組のそれぞれが有する特徴量とに基づいて、前記移動物体を検出する検出処理とを前記コンピュータに実行させる機能を有することを特徴とする物体検出プログラム。 An object detection program for causing a computer to execute processing for detecting a moving object around a vehicle from a time series of images acquired via a camera mounted on the vehicle,
A feature point extraction process for extracting a feature point included in a feature region of each image in time series of the image;
Each of one or more feature points of the feature points extracted by the feature point extraction process from one of two images taken at different times, and the feature point extraction process from the other image When obtaining a plurality of inter-image feature point sets, each of which is a set with a plurality of feature points among the feature points extracted by the above, a plurality of feature points of the other image with respect to one feature point of one image A degree-of-correspondence calculation process that calculates an inter-image feature point set by combining each of the above, and calculates a degree of correspondence between the feature points that constitute each of the inter-image feature point sets;
The degree of correspondence between the feature points constituting each of the feature points set between the images having the maximum degree of correspondence calculated according to each of the feature points of the one image by the correspondence degree calculation process is added, and this added value A motion estimation process for estimating a parameter representing the motion state of the camera for which
A detection process for detecting the moving object based on a parameter indicating a motion state estimated by the motion estimation process and a feature amount of each inter-image feature point set having the maximum correspondence; An object detection program characterized by having a function to be executed.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US11/801,576 US8300887B2 (en) | 2007-05-10 | 2007-05-10 | Object detection apparatus, object detection method and object detection program |
| US11/801,576 | 2007-05-10 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2008282386A JP2008282386A (en) | 2008-11-20 |
| JP4887520B2 true JP4887520B2 (en) | 2012-02-29 |
Family
ID=39969140
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2008043340A Expired - Fee Related JP4887520B2 (en) | 2007-05-10 | 2008-02-25 | Object detection apparatus, object detection method, and object detection program |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US8300887B2 (en) |
| JP (1) | JP4887520B2 (en) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5421072B2 (en) * | 2008-11-19 | 2014-02-19 | クラリオン株式会社 | Approaching object detection system |
| JP5365408B2 (en) * | 2009-08-19 | 2013-12-11 | アイシン精機株式会社 | Mobile object recognition apparatus, mobile object recognition method, and program |
| EP2674914B1 (en) * | 2012-06-11 | 2018-08-08 | Volvo Car Corporation | Method for determining a body parameter of a person |
| US10678259B1 (en) * | 2012-09-13 | 2020-06-09 | Waymo Llc | Use of a reference image to detect a road obstacle |
| JP5987660B2 (en) * | 2012-11-30 | 2016-09-07 | 富士通株式会社 | Image processing apparatus, image processing method, and program |
| DE102014204914A1 (en) * | 2014-03-17 | 2015-09-17 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Method and device for actuating a closing element for a vehicle |
| EP2998178B1 (en) | 2014-09-17 | 2022-01-26 | Volvo Car Corporation | Vehicle control through machine learning |
| JP6493877B2 (en) * | 2015-08-25 | 2019-04-03 | 富士フイルム株式会社 | Reference point evaluation apparatus, method and program, and alignment apparatus, method and program |
| US10019637B2 (en) * | 2015-11-13 | 2018-07-10 | Honda Motor Co., Ltd. | Method and system for moving object detection with single camera |
| JPWO2023032255A1 (en) | 2021-09-02 | 2023-03-09 |
Family Cites Families (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2873338B2 (en) * | 1991-09-17 | 1999-03-24 | 富士通株式会社 | Moving object recognition device |
| US5414474A (en) * | 1992-03-04 | 1995-05-09 | Fujitsu Limited | Moving body recognition apparatus |
| JPH0696210A (en) * | 1992-09-11 | 1994-04-08 | Fuji Photo Film Co Ltd | Motion detecting method for image |
| US5751838A (en) * | 1996-01-26 | 1998-05-12 | Nec Research Institute, Inc. | Correction of camera motion between two image frames |
| US6049619A (en) * | 1996-02-12 | 2000-04-11 | Sarnoff Corporation | Method and apparatus for detecting moving objects in two- and three-dimensional scenes |
| JPH1091795A (en) | 1996-09-12 | 1998-04-10 | Toshiba Corp | Device for detecting mobile object and method therefor |
| JP4086422B2 (en) * | 1999-07-21 | 2008-05-14 | 日本放送協会 | Subject recognition device |
| US6704621B1 (en) * | 1999-11-26 | 2004-03-09 | Gideon P. Stein | System and method for estimating ego-motion of a moving vehicle using successive images recorded along the vehicle's path of motion |
| JP3776094B2 (en) | 2002-05-09 | 2006-05-17 | 松下電器産業株式会社 | Monitoring device, monitoring method and monitoring program |
| JP3895238B2 (en) * | 2002-08-28 | 2007-03-22 | 株式会社東芝 | Obstacle detection apparatus and method |
| EP1580687A4 (en) | 2003-10-17 | 2006-01-11 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Method and apparatus for calculating motion of mobile body, and navigation system |
| JP4345622B2 (en) | 2003-11-05 | 2009-10-14 | オムロン株式会社 | Eye color estimation device |
| JP4328692B2 (en) * | 2004-08-11 | 2009-09-09 | 国立大学法人東京工業大学 | Object detection device |
| JP3935500B2 (en) * | 2005-01-14 | 2007-06-20 | 株式会社モルフォ | Motion vector calculation method and camera shake correction device, imaging device, and moving image generation device using this method |
| JP2006202049A (en) | 2005-01-20 | 2006-08-03 | Omron Corp | Face recognition apparatus |
| JP4657765B2 (en) * | 2005-03-09 | 2011-03-23 | 三菱自動車工業株式会社 | Nose view system |
| JP4102386B2 (en) | 2005-05-31 | 2008-06-18 | 三菱電機株式会社 | 3D information restoration device |
| ITTO20060214A1 (en) * | 2006-03-22 | 2007-09-23 | Kria S R L | VEHICLE DETECTION SYSTEM |
| US7684651B2 (en) * | 2006-08-23 | 2010-03-23 | Microsoft Corporation | Image-based face search |
| US8199975B2 (en) * | 2006-12-12 | 2012-06-12 | Cognex Corporation | System and method for side vision detection of obstacles for vehicles |
| JP2008203992A (en) * | 2007-02-16 | 2008-09-04 | Omron Corp | Detection device, method, and program thereof |
-
2007
- 2007-05-10 US US11/801,576 patent/US8300887B2/en not_active Expired - Fee Related
-
2008
- 2008-02-25 JP JP2008043340A patent/JP4887520B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US8300887B2 (en) | 2012-10-30 |
| US20080278576A1 (en) | 2008-11-13 |
| JP2008282386A (en) | 2008-11-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4887520B2 (en) | Object detection apparatus, object detection method, and object detection program | |
| JP6760114B2 (en) | Information processing equipment, data management equipment, data management systems, methods, and programs | |
| EP2824425B1 (en) | Moving-object position/attitude estimation apparatus and method for estimating position/attitude of moving object | |
| JP4943034B2 (en) | Stereo image processing device | |
| WO2010047015A1 (en) | Vehicle periphery monitoring device | |
| JP4702569B2 (en) | Image processing apparatus for vehicle | |
| CN112798811B (en) | Speed measurement method, device and equipment | |
| JP6278791B2 (en) | Vehicle position detection device, vehicle position detection method, vehicle position detection computer program, and vehicle position detection system | |
| US20130188837A1 (en) | Positioning system | |
| JP2011180982A (en) | Lane marker detecting apparatus | |
| JP2008168811A (en) | Traffic lane recognition device, vehicle, traffic lane recognition method, and traffic lane recognition program | |
| JP2008046903A (en) | Apparatus and method for detecting number of objects | |
| EP2052208A2 (en) | Determining the location of a vehicle on a map | |
| JP2009198445A (en) | Device and method for object detection | |
| CN113223064B (en) | Visual inertial odometer scale estimation method and device | |
| JP5107154B2 (en) | Motion estimation device | |
| KR101995466B1 (en) | Stereo image matching based on feature points | |
| JP2018073275A (en) | Image recognition device | |
| CN105021573A (en) | Method and device for tracking-based visibility range estimation | |
| JP7003972B2 (en) | Distance estimation device, distance estimation method and computer program for distance estimation | |
| CN115841660A (en) | Distance prediction method, device, equipment, storage medium and vehicle | |
| US20220309776A1 (en) | Method and system for determining ground level using an artificial neural network | |
| JP2018120303A (en) | Object detection device | |
| JP5903901B2 (en) | Vehicle position calculation device | |
| WO2022009537A1 (en) | Image processing device |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20081125 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20110318 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20110329 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110418 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110525 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20111115 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20111121 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20141222 Year of fee payment: 3 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |